基于耦合隐马尔可夫模型的输电线路状态评估

架空输电线路是输电网络的重要组成部分,其运行状态将直接影响整个输电系统的运行可靠性。为了更好地掌握架空输电线路的运行状态,需要准确地对其进行状态评估。为此,提出了一种基于人工智能的机器学习方法—耦合隐马尔可夫模型来对架空输电线路进行状态评估。根据评估要求收集架空输电线路在正常、注意、异常、严重四种状态下的历史评估数据并将数据进行归一化处理。利用该人工智能算法对归一化后的四类数据进行模型训练,得到四组不同状态下的模型参数,建立起正常、注意、异常、严重四个状态的耦合隐马尔可夫模型。将归一化后的评估数据带入建立好的四组模型当中,得到四个状态评估值,其中评估值最大的该组模型所对应的状态组别就是评估数据所反映的线路状态。采用该机器学习模型对某条架空输电线路进行实证分析和评估,并将评估结果与实际的监控情况进行比较。分析和评估结果表明,所提出的方法具有一定的实用性和可行性。

基于小波分析的短期电力负荷组合预测方法

为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了基于小波分析的人工神经网络(ANN)和累积式自回归滑动平均(ARIMA)模型的组合预测方法。针对电力系统负荷具有拟周期性、非平稳性和非线性的特点,首先利用小波变换对负荷序列进行小波分解与单支重构,得到各频段上的近似序列和细节序列。根据各序列的自身特点,将经奇异性检测后的数据分别采用相匹配的BP模型和ARIMA模型进行预测,最后将各负荷序列的预测结果加以组合得到最终的预测结果。经实际算例验证,该方法能够有效地提高预测精度。

配电网邻域速动型分布式馈线自动化策略及仿真分析

针对当前配电自动化策略在故障处理时速度慢、依赖单一控制单元和造成大面积停电的问题,提出邻域速动型分布式馈线自动化(NQDFA)策略。通过相邻FA终端交互信息,就地完成故障定位、隔离和非故障区恢复供电。并针对配电网故障处理策略验证难的问题,依据配电网真实数据,搭建基于RTDS的NQDFA策略验证系统,采用RTDS仿真配电网拓扑、线路、潮流、保护以及故障等特征,验证NQDFA策略在配电网故障处理时的成功率、处理速度、停电范围和可靠性。仿真结果表明:相比于现有配电自动化策略,在保证故障处理同等成功率的前提下,NQDFA策略故障处理速度更快、可靠性更高,大大减小了停电范围;同时,实验过程证明了基于RTDS的NQDFA策略验证系统的便捷性、灵活性和全面性,具有工程实用价值。

计及输电线路约束的华东电网备用容量可靠性评估

电力系统必须具有一定的备用容量来满足非计划的负荷需求,由于输电线路的约束、备用容量的数量及分布是否合理,关系到系统运行的安全性和经济性。通过建立计及输电线路约束的电力系统备用容量模型,采用蒙特卡罗重要抽样法对系统备用容量进行短期可靠性评估,给出相应的可靠性概率指标,并针对华东电网的实际运行数据进行分析,为华东电网备用容量管理办法的制定提供参考和依据。

20kV配电系统的探索与实践

分析了南京地区10 kV架空线路和电缆的绝缘介损和耐压试验数据,探索了现有10 kV设备直接升压至20 kV的可行性;通过升压20 kV配电网络的试运行,发现及验证了20 kV网络出现的问题,为10 kV线路升压和推广应用20 kV做出了有益的探索。